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2 研究区概况
江苏省位于中国大陆东部沿海中部，面积10.26万平方公里，占中国的1.06%，人均国土面积在中国各省区中最少。下辖13个市，分别为南京、苏州、无锡、常州、扬州、泰州、南通、镇江、淮安、宿迁、连云港、徐州和盐城。2014年，江苏13市GDP全部进入中国前100名，人均GDP达81874元，居中国各省首位，是中国综合发展水平最高的省份。自改革开放以来，江苏省第二产业发展迅速，其产值一直占江苏省生产总值的45%以上。因此，可以说江苏省自改革开放以来，第二产业的迅速增长带来了地区生产总值的提升，而第二产业中的工业部门，尤其是第二产业增长主要动力的重工业尤甚。就2013年一年，第二产业用电量占全社会用电量的77.56%，其中，重工业占了全社会用电总量的57.89%[3]。虽然近些年江苏省对节能减排政策的贯彻不遗余力，但是其用电总量还是处于上升的态势。
3 研究方法及数据来源
3.1 DEA模型
DEA（Data Envelopment Analysis）模型是1978年A.Charnes，W.W.Cooper和 E.Rhodes等学者首先提出提出，该方法借助于统计数据和数学规划确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元（DMU）投影到DEA的生产前沿面上，并通过比较DMU偏离DEA前沿面的程度来评价其相对有效性。其原理是利用线性规划方法，主要目标是为所有决策单元（DUM）确定一个效率前沿面，落在前沿面上的DUM 被认为是有效率的， 否则为无效[7]。
现设有n 个 （1≤ j ≤n）， 对应的输入和输出向量分别为：
=（ ， ，•••••• ） ，j=1，2，•••n
=（ ， ，•••••• ） ，j=1，2，•••n
则有：
上式就是可变规模报酬下的DEA 模型公式。其中表示决策单元（DUM）的综合相对效率和松弛变量，分别表示投入冗余量和产出不足量，数值在0到1之间，越趋向于1，则说明要素投入产出组合越合理。模型计算中一般会出现以下三种情况：当 =1且 = =0时, 则决策单元 为DEA 有效；当 =1 且 时， 为弱DEA 有效； 当 < 1 时， DUMj0 为DEA 无效。
DEA的基本模型可分为 模型与 模型两种， 模型假设是决策单元在固定规模报酬下运行， 模型则用以比较可变规模报酬下的相对效率值。VRS条件下，技术效率可以分解成纯技术效率和规模效率。由于我们关注的是电力投入要素，且衡量区域经济增长的劳动力、资本和电力等输入指标，因而可以采用面向投入的 模型[4,5]。
3.2指标选取
在采取DEA 模型进行效率测算时，需要投入指标和产出指标的数据。产出指标采用经济总量；投入指标则由资本、人力、电力消费量三要素组成。具体指标数据如下：
a. 资本投入指标：本文以固定资产投资额来表示，以亿元为单位；